mac安装gpu版本pytorch教程

在Mac上安装GPU版本的PyTorch通常需要一些额外步骤，因为默认情况下Apple的系统并不包含CUDA (用于GPU计算的库) 和cuDNN。以下是安装GPU版PyTorch的一般步骤：

1. **检查硬件支持**:
确保你的Macbook至少配备了支持CUDA的图形处理器，并且是Intel i5/i7或更高配置的型号。

2. **安装CUDA**:
- 访问NVIDIA官网下载适用于Mac的CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- 安装过程中可能会遇到驱动问题，确保先更新macOS到最新版本并允许安全下载工具。

3. **安装cuDNN**:
- CUDA toolkit包中通常包含了cuDNN，如果没有，单独从这里下载：https://developer.nvidia.com/cudnn
- 需要选择与你的CUDA版本兼容的cuDNN版本。

4. **安装Homebrew**:
如果你还没有Homebrew，这是一个包管理器，可以用来安装Python依赖：

   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/main/install.sh)"

5. **安装Python和pip**:
使用Homebrew安装Python和pip：

   brew install python@3.9
   pip3.9 install --upgrade pip

6. **安装PyTorch**:
- 使用`conda`创建一个新的环境，因为有时直接通过pip安装可能会遇到兼容性问题：

   conda create -n pytorch_gpu python=3.9 torchvision cudatoolkit=10.2
   conda activate pytorch_gpu

或者如果你更喜欢使用pip，可以尝试：

   pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
   pip install torch torchvision-nightly -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_nightly.html

注意，nightly版本可能不稳定，适合测试，正式项目推荐使用稳定版本。

7. **验证安装**:
运行以下命令来确认PyTorch和cuDNN是否成功安装：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 输出True表示有GPU可用